{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# 第一章~第二章：计算机视觉处理算法基础及视觉特征提取\n",
    "## 进阶作业"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "#### 1. 以Lena为原始图像，通过OpenCV实现平均滤波，高斯滤波及中值滤波，比较滤波结果。 "
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 16,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "import cv2\n",
    "\n",
    "filepath = r'lena.jpg'\n",
    "img = cv2.imread(filepath)\n",
    "img1 = cv2.blur(img, (5, 5), 0)\n",
    "img2 = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 0)\n",
    "img3 = cv2.medianBlur(img,5)\n",
    "\n",
    "cv2.imshow('original image', img)\n",
    "cv2.imshow('blur', img1)\n",
    "cv2.imshow('GaussianBlur', img2)\n",
    "cv2.imshow('medianBlur', img3)\n",
    "\n",
    "cv2.waitKey()\n",
    "cv2.destroyAllWindows()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": []
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "#### 2. 以Lena为原始图像，通过OpenCV使用Sobel及Canny算子检测，比较边缘检测结果。 "
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "#### 3. 在OpenCV安装目录下找到课程对应演示图片(安装目录\\sources\\samples\\data)，首先计算灰度直方图，进一步使用大津算法进行分割，并比较分析分割结果。 "
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "#### 4. 使用米粒图像，分割得到各米粒，首先计算各区域(米粒)的面积、长度等信息，进一步计算面积、长度的均值及方差，分析落在3sigma范围内米粒的数量。 "
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "#### 5. 使用棋盘格及自选风景图像，分别使用SIFT、FAST及ORB算子检测角点，并比较分析检测结果。  (扩展作业)\n",
    "(可选)使用Harris角点检测算子检测棋盘格，并与上述结果比较。 "
   ]
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.7.3"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 2
}
